COVID-19 in seniors: Findings and lessons from mass screening in a nursing home
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: The COVID-19 epidemic is particularly serious in older adults. The symptomatology and epidemic profile remain little known in this population, especially in disabled oldest-old people with chronic diseases living in nursing homes. The objective of the present study was to comprehensively describe symptoms and chronological aspects of the diffusion of the SARS-CoV-2 virus in a nursing home, among both residents and caregivers. DESIGN: Five-week retrospective cohort study. SETTING: A middle-sized nursing home in Maine-et-Loire, west of France. PARTICIPANTS: Eighty-seven frail older residents (87.9 ± 7.2years; 71 % female) and 92 staff members (38.3 ± 11.7years; 89 % female) were included. MEASUREMENTS: Mass screening for SARS-CoV-2 was performed in both residents and staff. Attack rate, mortality rate, and symptoms among residents and staff infected with SARS-CoV-2 were recorded. RESULTS: The attack rate of COVID-19 was 47 % in residents (case fatality rate, 27 %), and 24 % in staff. Epidemic curves revealed that the epidemic started in residents before spreading to caregivers. Residents exhibited both general and respiratory signs (59 % hyperthermia, 49 % cough, 42 % polypnea) together with geriatric syndromes (15 % falls, 10 % altered consciousness). The classification tree revealed 100 % COVID-19 probability in the following groups: i) residents younger than 90 with dyspnea and falls; ii) residents older than 90 with anorexia; iii) residents older than 90 without anorexia but with altered consciousness. Finally, 41 % of staff members diagnosed with COVID-19 were asymptomatic. CONCLUSIONS: The pauci-symptomatic expression of COVID-19 in older residents, together with the high prevalence of asymptomatic forms in caregivers, justifies mass screening in nursing homes, possibly prioritizing residents with suggestive combinations of clinical signs including dyspnea, falls, anorexia and/or altered consciousness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».